第172章：你在教我做事？（1/2）

「咦，莫老師，您怎麼在這裡？」

與吳瑜一道，兩人趕往了江浙衛視。

剛到錄製現場，這時，陳平看到了一個熟人金沙。

「金沙，你怎麼也在這裡？」

「我是歌手，自然可以來這裡的。莫老師您……噢，您一定是來當評委的吧。」

「算不上評委，就是聲音鑑賞團一員。」

「不會吧，台里什麼眼光呀，您應該是主評委才對。」

「我就是一個演員，沒事來這裡露露臉而已，其他倒沒有什麼。」

===

這是章節。

沒辦法，為了吃飯，只能這麼做了。

支持正版的朋友如果看到章節，可以等15分鐘左右，然後返回目錄，長按當前章節，然後就可以看到正確版本。看盜的朋友，也希望能到起dian網站或者下載qi點app，支持一下訂閱，感謝各位。

想加摳群的，可以加：565，142，078

===

下面是亂七八糟的內容，不用看。

==

「佩奇，我跟你說，我終於研究出了環宇視頻的核心模式。」

無比興奮的，拉里教授給谷歌佩奇打了一個電話。

電話結束，與拉里教授一樣，佩奇亦是激動的暴走了起來。

「布林，布林，拉里教授跟我說了環宇視頻最為核心的模式。」

「真的嗎，佩奇，是什麼，別激動，你慢慢說。」

隨即，佩奇與布林一樣，在辦公室里徹底的尖叫起來。

「太厲害了。」

「沒想到環宇視頻竟然想到了這樣的模式。」

「布林，我們輸的不冤。」

佩奇無比感慨的說道。

「不管如何，我們也要將我們的核心算法製作出來。」

「對，我們現在就要推動這一塊。」

兩位谷歌創始人都是搞搜尋引擎起家。

如果說別人對於這一塊還稍稍難於理解，但他們只是一點，一下子便無比的通透。

沒有任何疑問，這種大數據的算法比之單獨的靠搜尋引擎關鍵字更為強大許多。

要知道，搜尋引擎關鍵字推送是被動的。

因為他是需要用戶搜索之後，搜尋引擎才能知道你想要什麼。

可用戶如果不對關鍵字進行搜索，那麼，你知道用戶想幹什麼嗎？

但環宇視頻卻另闢蹊徑，從用戶的行為習慣，身份特徵進行精準分析。

你對視頻觀看的時長，你的滑鼠點擊，你的點讚……都能成為代表你喜好的數據。

將這一些數據結合一起，那麼，你就可以對任何一位用戶進行精準推薦。

這也是為什麼環宇視頻推送的都是用戶喜歡的。

當然，在這裡面還有一個網際網路邏輯的問題。

以前大家搞網際網路是推送什麼就讓用戶看什麼。

但在越來越多信息的網際網路時代，用戶未必就喜歡你推送的任何東西。

他們喜歡的就是自己喜歡的東西。

這句話看起來有一些繞，但思維的轉變，整個網站的運營模式便完全的轉變。

只是，就在兩人興奮的商量著接下來谷歌也要搞出這一個大數據算法時……

突然，佩奇卻是一下子完全失去了興趣，頹廢的坐在了辦公椅上。

「佩奇，你怎麼了？」

「佩奇？」

布林拍了拍佩奇的肩膀。

「不要拍，我沒事。」

佩奇嘆了口氣。

「嚇死我了，剛才我都要打電話叫醫生呢，怎麼？」

「我在想，我們還有必要搞出大數據算法嗎？」

「當然有必要。」

布林興奮的說道：「只要我們也搞出這樣的大數據算法，那麼，我們就可以超過環宇視頻。」

「你看，超過。」

佩奇苦笑一聲：「這才多長的時間，環宇視頻便成了我們要超過的對象。」

明明他們谷歌才是視頻業務這一塊的領先者。

這也讓布林有些尷尬，但他很快就調整過來：「佩奇，沒事，一時的勝敗沒有什麼，只要我們加把力，我們未必不能超過他們。」

「那我們要搞出這樣的算法得花多長的時間？」

「這個……」

布林在腦海里計算起來。

雖然這樣的算法算起來簡單，但真要搞出來，絕對不是那麼容易。

如果只是隨便搞出一個大數據算法，他們一天都能搞定。

可是，大數據算法最為重要的並不是算法本身，而是用戶各種行為的所占比例的分析。

因為用戶在電腦上操作有各種行為，點擊所占整個算法體系當中占比多少？

點讚又占比多少？

瀏覽視頻時長占比多少？

看3秒與看5秒鐘的所占比例應該怎麼劃分？

本章未完，點選下一頁繼續閱讀。